Historia de éxito

HPE Juniper Networking crea una infraestructura de IA de última generación

Para ampliar las redes preparadas para la IA, HPE Juniper Networking necesitaba validar el rendimiento de la conmutación en los centros de datos frente a las exigencias reales de las cargas de trabajo de IA antes de su implementación. Con Keysight, HPE Juniper Networking probó y optimizó la infraestructura preparada para la IA utilizando herramientas de emulación y validación nativas de IA.

prueba

Validación del rendimiento de las redes de IA a gran escala

Aspectos destacados del caso práctico de HPE Juniper Networking

Responsable de infraestructura de red

HPE Juniper Networking diseña plataformas de red de alto rendimiento para algunos de los entornos de centros de datos más exigentes del mundo. A medida que las cargas de trabajo de IA impulsan implementaciones de GPU a gran escala, sus clientes plantean exigencias cada vez mayores en cuanto al rendimiento, la escalabilidad y la fiabilidad de la red. Estos cambios convierten a la infraestructura de centros de datos de HPE Juniper Networking en un factor crítico para la utilización, el rendimiento y la rentabilidad de las GPU, lo que aumenta la importancia de validar las arquitecturas preparadas para la IA antes de su implementación.

Comprobación del rendimiento de la implementación

HPE Juniper Networking necesitaba comprobar que las plataformas de conmutación QFX5230 y QFX5240 de alta capacidad pudieran funcionar de forma fiable en condiciones reales de tráfico de IA, antes de su implementación en los clientes. Los entornos de IA generan flujos de tráfico de larga duración y gran ancho de banda, conocidos como «flujos elefante», que someten a gran presión a las arquitecturas de red con tráfico este-oeste, a diferencia del tráfico tradicional de los centros de datos. La emulación permite probar el comportamiento fundamental de las funciones y validar la mecánica de los controles de la interfaz de línea de comandos (CLI). El reto consistía en demostrar el rendimiento a nivel de sistema en estas condiciones específicas de la IA sin tener que construir enormes clústeres físicos de GPU.

Emulación de tráfico basada en IA

Gracias a Keysight AresONE, una plataforma de emulación de tráfico diseñada específicamente para centros de datos de IA, HPE Juniper Networking logró emular tráfico RoCEv2 a velocidades de línea de hasta 800GE. El tráfico puede ser intermitente y presentar patrones específicos, como el «all-to-all», en el que muchas GPU intentan enviarse datos entre sí, lo que provoca congestión en el in-cast. Al recrear patrones de tráfico específicos de IA y el comportamiento de los clústeres de GPU, HPE Juniper Networking pudo modelar escenarios reales de congestión, almacenamiento en búfer y equilibrio de carga. La solución de Keysight emula una GPU y una tarjeta de interfaz de red (NIC) de acceso directo a memoria remota (RDMA) para crear tráfico de carga de trabajo de IA realista. Este enfoque permitió a HPE Juniper Networking validar funciones avanzadas de conmutadores y controles operativos, sin necesidad de grandes implementaciones físicas de GPU, lo que redujo el riesgo y aceleró la preparación para los entornos de los clientes.

Rendimiento demostrado a escala de IA

Gracias a la emulación de tráfico nativa para IA de Keysight, HPE Juniper Networking validó y optimizó el rendimiento real de sus conmutadores de alto radix en condiciones operativas de centros de datos de IA. Esto permitió a HPE Juniper Networking acelerar la validación de funciones y reducir significativamente el riesgo de implementación. Como resultado, HPE Juniper Networking demostró un rendimiento de red escalable y fiable, desde cientos hasta decenas de miles de GPU.
Mahesh Subramaniam, director de Gestión de Productos, Centros de Datos de IA, Juniper Networks

«Nuestra colaboración con Keysight nos ayuda a ofrecer una infraestructura de red fiable, preparada para el presente y diseñada para los retos de la inteligencia artificial del futuro».

Mahesh Subramaniam, director de Gestión de Productos, Centros de Datos de IA, HPE Juniper Networking

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Diseñar e implementar una infraestructura de red para IA y emular cargas de trabajo de IA.

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